推荐系统算法工程师——从入门到就业

课程介绍

推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段,是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐,都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同,但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。

推荐系统根据每一个用户的行为和喜好,找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作,只需要用一些简单或者深入的算法,就可以达到很好的效果。

课程章节

本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块,课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识,通过带领大家制作实战项目,帮助学员实现个人转型,熟悉推荐系统。

推荐引擎

  1. 推荐系统概述、推荐引擎概述

  2. 实现基础工程

  3. 实现基本的实时处理

  4. 实现简单的实时推荐算法

  5. 实现符合业务场景的推荐算法

推荐算法

  1. 推荐算法概述

  2. 实现基础规则算法

  3. 实现协同过滤ucf

  4. 实现协同过滤icf

  5. 实现关联规则

  6. 推荐算法集成

推荐环境

  1. 推荐算法自动化

  2. 推荐引擎高并发

  3. 整合推荐算法、推荐引擎形成推荐系统

课程目标

  • 从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识,通过带领学员制作实战项目,帮助学员实现个人转型、熟悉推荐系统。
  • 通过本系列课程的训练,可以让学员踏入推荐系统工作领域,3个月冲击年薪30万的梦想。

适合人群

  • 有兴趣今后转行从事推荐系统工程师的人员
  • 推荐系统项目开发者、从业者,想提升技能水平
  • 对推荐系统感兴趣的个人、公司
  • 从事推荐系统分析或研究的人员

更多教程

教程不断整理更新中,以上截图仅供参考,如需了解更多视频教程的详细信息请到如下地址查看:

教程分类说明https://itvideos.github.io/categories/

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